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Building synthetic multicellular systems from the bottom-up

Biological cell populations, such as in tissues or microbial communities, are constantly subject to different sources of noise and variability. Despite this, multicellular systems are still able to function properly because cells coordinate with each other by communication. Using biological model systems to study this multiscalar process can be challenging because of their innate complexity. In this thesis, we address this challenge by building a synthetic multicellular system using bottom-up in vitro assembly approaches. Using this platform, we aim to study the effect of cell-to-cell communication to population variability in a minimal and simplified context. To achieve this, we require a synthetic cell population with (i) quantifiable gene expression dynamics, (ii) customizable population variability, and (iii) intercellular communication. Having these characteristics will allow us to test different initial configurations of population variability and monitor population gene expression dynamics with and without cell-to-cell communication. To generate these synthetic cell populations, reconstituted cell-free expression systems (CFES) are encapsulated into monodisperse-sized liposomes using double-emulsion microfluidics. Both transcription and translation levels are simultaneously monitored and quantified to develop models of cell-free gene expression dynamics and differentiate between bulk and encapsulated formats. Population variability was then incorporated by combining different batches of cells to create distinct subpopulations or by using a two-inlet double-emulsion microfluidic device to generate single populations with a large dispersion of encapsulated DNA template. Lastly, genetic circuits based on the quorum sensing system of Vibrio fischeri are used to implement diffusion-mediated intercellular signalling. Quorum sensing gene circuits in Escherichia coli extract-based CFES were tested in bulk and phase transfer-generated synthetic cells. Together with these experimental systems, corresponding models of synthetic cell populations that can account for population variability and secrete-and-sensing communication are developed using mixed-effects models and moment dynamics. Overall, this work leverages CFES and microfluidic technologies to reproducibly generate a simplified in vitro model of multicellular systems that can be easily monitored spatiotemporally to study multi-scalar processes.:Preface
Chapter 1 Bottom-up multicellular systems
Chapter 2 Building blocks: cell-free expression and liposomes
Chapter 3 Gene expression dynamics in synthetic cell populations
Chapter 4 Variability and communication in synthetic cell populations
Chapter 5 Modeling variability & communication in synthetic cell populations
Summary and outlook
Appendices
Bibliography / Biologische Zellpopulationen, z.B. in Geweben oder mikrobiellen Gemeinschaften, sind ständig verschiedenen Quellen von Rauschen und Variabilität ausgesetzt. Trotzdem sind multizelluläre Systeme in der Lage, ordnungsgemäß zu funktionieren, weil sich die Zellen durch Kommunikation miteinander abstimmen. Die Verwendung biologischer Modellsysteme zur Untersuchung dieses multiskalaren Prozesses kann aufgrund ihrer angeborenen Komplexität eine Herausforderung darstellen. In dieser Arbeit gehen wir diese Herausforderung an, indem wir ein synthetisches multizelluläres System mit Hilfe von Bottom-up-in vitro-Assembly-Ansätzen aufbauen. Mit Hilfe dieser Plattform wollen wir die Auswirkungen der Kommunikation von Zelle zu Zelle auf die Populationsvariabilität in einem minimalen und vereinfachten Kontext untersuchen. Um dies zu erreichen, benötigen wir eine synthetische Zellpopulation mit (i) quantifizierbarer Genexpressionsdynamik, (ii) anpassbarer Populationsvariabilität und (iii) interzellulärer Kommunikation. Mit diesen Eigenschaften können wir verschiedene Ausgangskonfigurationen der Populationsvariabilität testen und die Genexpressionsdynamik der Population mit und ohne Zell-zu-Zell-Kommunikation beobachten. Um diese synthetischen Zellpopulationen zu erzeugen, werden rekonstituierte zellfreie Expressionssysteme (CFES) mit Hilfe der Doppelemulsions-Mikrofluidik in monodisperse Liposomen eingekapselt. Sowohl die Transkriptions- als auch die Translationsraten werden gleichzeitig überwacht und quantifiziert, um Modelle für die Dynamik der zellfreien Genexpression zu entwickeln und zwischen Bulk- und verkapselten Formaten zu unterscheiden. Die Variabilität der Populationen wurde dann durch die Kombination verschiedener Zellchargen zur Bildung unterschiedlicher Subpopulationen oder durch die Verwendung einer mikrofluidischen Doppelemulsionsvorrichtung mit zwei Einlässen zur Erzeugung einzelner Populationen mit einer großen Streuung der eingekapselten DNA-Vorlage einbezogen. Schließlich werden genetische Schaltkreise auf der Grundlage des Quorum-Sensing-Systems von Vibrio fischeri verwendet, um diffusionsvermittelte interzelluläre Signalübertragung zu implementieren. Quorum-Sensing-Genkreisläufe in CFES auf der Basis von Escherichia coli-Extrakten wurden in synthetischen Zellen getestet, die durch Bulk- und Phasentransfer erzeugt wurden. Zusammen mit diesen experimentellen Systemen wurden entsprechende Modelle synthetischer Zellpopulationen entwickelt, die die Populationsvariabilität und die Sekretions- und Sensing-Kommunikation mit Hilfe von Mixed-Effects-Modellen und Momentendynamik berücksichtigen können. Insgesamt nutzt diese Arbeit CFES- und Mikrofluidik-Technologien, um reproduzierbar ein vereinfachtes in vitro-Modell multizellulärer Systeme zu erzeugen, das leicht raum-zeitlich überwacht werden kann, um multiskalare Prozesse zu untersuchen.:Preface
Chapter 1 Bottom-up multicellular systems
Chapter 2 Building blocks: cell-free expression and liposomes
Chapter 3 Gene expression dynamics in synthetic cell populations
Chapter 4 Variability and communication in synthetic cell populations
Chapter 5 Modeling variability & communication in synthetic cell populations
Summary and outlook
Appendices
Bibliography

Identiferoai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa:de:qucosa:79739
Date24 June 2022
CreatorsGonzales, David T.
ContributorsStewart, A. Francis, Danelon, Christophe, Technische Universität Dresden
Source SetsHochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden
LanguageEnglish
Detected LanguageEnglish
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, doc-type:doctoralThesis, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis, doc-type:Text
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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